STM32人脸识情绪

### STM32 实现人脸识别与情绪检测

#### 使用的硬件和软件环境
为了在STM32平台上实现人脸识别以及情绪检测，通常会采用特定的硬件配置和支持相应功能的软件库。对于硬件部分，一般会选择带有足够计算能力的STM32型号配合摄像头模块，如OV7670；而软件方面，则依赖于像OpenCV这样的图像处理库来进行必要的算法运算[^1]。

#### 图像采集与预处理
利用STM32控制摄像头获取实时视频流，并将其转换成适合后续处理的形式。这一步骤可能涉及到色彩空间变换（例如RGB转灰度），以便减少数据量并提高处理效率。此外，还需要考虑光照条件等因素的影响，在必要时调整相机参数以获得更好的图像质量[^3]。

#### 人脸检测与特征提取
一旦获得了高质量的图像帧，就可以运用Haar级联分类器或其他先进的机器学习模型来定位画面中的人脸位置。接着，针对每一张被识别出来的人脸执行特征点标记工作——这是区分不同个体的关键所在。在此基础上还可以进一步分析面部表情变化情况，从而判断当前的情绪状态[^2]。

#### 情绪检测的具体方法
情绪检测可以通过对面部肌肉运动模式的理解来完成。一种常见的方式是基于几何特征的方法，即测量眼睛、嘴巴等部位之间的距离比例关系；另一种则是纹理特征法，它关注皮肤表面细微结构的变化趋势。无论是哪种途径都离不开大量样本的学习过程，因此建议引入深度神经网络框架作为辅助工具之一[^4]。

import cv2
from keras.models import load_model

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
emotion_classifier = load_model('model.hdf5')

cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))
    
    for (x,y,w,h) in faces:
        roi_gray = gray[y:y+h,x:x+w]
        
        # Resize ROI to match input size of emotion classifier model
        resized_roi = cv2.resize(roi_gray,(48,48),interpolation=cv2.INTER_AREA)
        
        if np.sum([resized_roi])!=0:
            roi = resized_roi.astype(float)/255.0
            roi = img_to_array(roi)
            roi = np.expand_dims(roi,axis=0)
            
            preds = emotion_classifier.predict(roi)[0]
            label = class_labels[preds.argmax()]
            
            cv2.putText(frame,label,(x,y-10),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.9,(0,255,0),2,cv2.LINE_AA)
            cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)
            
    cv2.imshow('Emotion Detector',frame)
    
    if cv2.waitKey(1)& 0xFF == ord('q'):
        break
        
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()